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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
문헌정보학 전공자는 사서직 공무원, 대학도서관, 공공도서관 등 도서관 분야로 취업하는 경향이 있다. 반면, 최근의 정보기술 발전과 직업관의 변화는 문헌정보학 전공자의 진로를 다양한 영역으로 확대하고 있다. 진로탐색에 대한 연구는 대학의 전공 또는 직업군에 따라 다양한 방식으로 진행되고 있다. 본 연구는 문헌정보학 전공자의 지속적인 진로탐색을 위해 애자일 방식으로 설문조사와 데이터 분석을 위한 프레임워크를 제안하고, 문헌정보학 전공자의 진로탐색 조사에 대한 결과를 분석한다. 연구 결과에 따르면, 문헌정보학 전공자는 사회변화에 따라 급여, 가치관에 대한 변화가 있고, 사서직에 한정되지 않고 다양한 직종을 희망하는 경향이 나타나고 있다. 이런 맥락에서 문헌정보학 전공자의 진로탐색을 위한 효과적인 지원과 지속적인 연구가 필요하다.
Abstract
Individuals majoring in Library and Information Science (LIS) typically find employment in the library sector, such as working as librarians, university librarians, and in public libraries. Recent advancements in information technology and shifts in work outlooks have broadened the professional opportunities for students majoring in LIS in several sectors. Research on career exploration varies based on the university major or occupation. This paper suggests a methodology for conducting surveys and analyzing data efficiently to support ongoing career exploration for students majoring in LIS. It also examines the findings of a career exploration survey conducted among LIS majors. The survey findings indicate that individuals majoring in LIS are adapting their salary expectations and priorities in alignment with societal shifts, showing a preference for diverse career opportunities outside traditional librarian roles. Effective support and ongoing research are essential for the career development of LIS majors in this environment.
초록
정보통신 기술이 빠르게 발전하면서 데이터의 생산 속도가 급증하였고, 이는 빅데이터라는 개념으로 대표되고 있다. 단시간에 데이터 규모가 급격하게 증가한 빅데이터에 대해 품질과 신뢰성에 대한 논의도 진행되고 있다. 반면 스몰데이터는 품질이 우수한 최소한의 데이터로, 특정 문제 상황에 필요한 데이터를 의미한다. 문화예술 분야는 다양한 유형과 주제의 데이터가 존재하며 빅데이터 기술을 활용한 연구가 진행되고 있다. 하지만 문화예술기관의 기본정보가 정확하게 제공되고 활용되는지를 탐색한 연구는 부족하다. 기관의 기본정보는 대부분의 빅데이터 분석에서 사용하는 필수적인 근거일 수 있고, 기관을 식별하기 위한 출발점이 된다. 본 연구는 문화예술 기관의 기본정보를 다루는 데이터를 수집하여 공통 메타데이터를 정의하고, 공통 메타데이터를 중심으로 기관을 연계하는 지식그래프 형태로 스몰데이터를 구축하였다. 이는 통합적으로 문화예술기관의 유형과 특징을 탐색할 수 있는 방안이 될 수 있다.
Abstract
With the rapid development of information and communication technology, the speed of data production has increased rapidly, and this is represented by the concept of big data. Discussions on quality and reliability are also underway for big data whose data scale has rapidly increased in a short period of time. On the other hand, small data is minimal data of excellent quality and means data necessary for a specific problem situation. In the field of culture and arts, data of various types and topics exist, and research using big data technology is being conducted. However, research on whether basic information about culture and arts institutions is accurately provided and utilized is insufficient. The basic information of an institution can be an essential basis used in most big data analysis and becomes a starting point for identifying an institution. This study collected data dealing with the basic information of culture and arts institutions to define common metadata and constructed small data in the form of a knowledge graph linking institutions around common metadata. This can be a way to explore the types and characteristics of culture and arts institutions in an integrated way.